有指导学习决策数,指导决策的理论与方法有哪些

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于有指导学习决策数的问题，于是小编就整理了4个相关介绍有指导学习决策数的解答，让我们一起看看吧。

1. 一级造价师决策树的概念？
2. 决策树概念？
3. 决策树方法的启发？
4. 决策树的精确度是越大越好？

一级造价师决策树的概念？

决策树是在进行方案决策时的分析***发生概率、产生期望值、评定风险的一种工具。决策树通常由“三点”“两枝”组成,即三点为决策点、状态点、结果点,两枝为方案枝、概率枝。

决策点,是对几种可能方案的选择;状态点,又称机会点表示备选方案的经济效果(期望值);结果点,每个方案在正常状态下取得的损益值、净现金流量等;方案枝,由决策点出发的,对应实现决策目标的方案;概率枝,表示可能出现的自然状态的概率。

一级造价决策树是指在决策树中的最高层级，也是最初的决策点。在书中，关于一级造价决策树的知识点可能会涉及以下的章节或内容：

1. 工程造价基础知识：包括造价管理的基本概念、原则和流程，以及一级造价决策树在整个造价管理中的作用。

2. 造价决策理论与方法：介绍造价决策的理论基础和常用的方法，其中可能包含对一级造价决策树的讲解。

3. 工程造价案例分析：通过实际工程案例的分析，展示一级造价决策树在具体项目中的应用方法和实施过程。

4. 造价管理技术与工具：涉及到一级造价决策树的工具或软件的使用方法和注意事项。

决策树概念？

决策树(Decision Tree）是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法，是直观运用概率分析的一种图解法。由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称决策树。在机器学习中，决策树是一个预测模型，他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。Entropy = 系统的凌乱程度，使用算法ID3, C4.5和C5.0生成树算法使用熵。这一度量是基于信息学理论中熵的概念。

决策树是一种树形结构，其中每个内部节点表示一个属性上的测试，每个分支代表一个测试输出，每个叶节点代表一种类别。

分类树（决策树）是一种十分常用的分类方法。它是一种监督学习，所谓监督学习就是给定一堆样本，每个样本都有一组属性和一个类别，这些类别是事先确定的，那么通过学习得到一个分类器，这个分类器能够对新出现的对象给出正确的分类。这样的机器学习就被称之为监督学习。

决策树方法的启发？

算法的理解程度，在此基础上还会考察到面试者的一些数学知识，比如熵、信息增益、信息增益比。延展度非常大。

和决策树相关的集成算法也有可能在此基础上被引出，如果面试者在回答完各种构建决策树的方式之后，还能引出集成学习，那么就有可能变被动为主动，主动引导面试官来询问集成学习的各种模型，如果此时你对随机森林、GDBT、Xbgoost等集成算法了如指掌，并且还能够在此基础上有过一定的实践，那么我认为这都是你的加分项。

决策树的精确度是越大越好？

精度越高，决策的准确率越大。

决策树是附加概率结果的一个树状的决策图，是直观的运用统计概率分析的图法。机器学习中决策树是一个预测模型，它表示对象属性和对象值之间的一种映射，树中的每一个节点表示对象属性的判断条件，其分支表示符合节点条件的对象。树的叶子节点表示对象所属的预测结果。

到此，以上就是小编对于有指导学习决策数的问题就介绍到这了，希望介绍关于有指导学习决策数的4点解答对大家有用。

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